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Introducción a la lingüística
computacional
César Antonio Aguilar
Facultad de Lenguas y Letras
15/08/2013
Cesar.Aguilar72@gmail.com
Algunas aclaraciones (1)
Hay algunas cuestiones que debemos aclarar. La primera tiene que
ver con respecto a la selección de un nombre que no sirva de
variable para identificar a un objeto: no toda expresión lingüística
funciona como una variable, pues hay algunas que aluden a
funciones muy específicas, p.e.:
Nota: las expresiones que aparecen en esta tabla se les conoce como nombres reservados, y
sirven para identificar todas las funciones que caracterizan a un lenguaje de programación. En
nuestro caso, Python maneja 31 nombres reservados, los cuales sirven hacer funciones
concretas.
Algunas aclaraciones (2)
Tener conocimiento de estas limitaciones nos ayuda a evitar
problemas como errores de sintaxis o errores de semántica.
Veamos algunos casos:
Notas: Estos errores se deben a lo siguiente:
1. Caso uno: Nunca inicien un nombre de variable con números, siempre van con
caracteres.
2. Caso dos: el uso del símbolo $ es ilegal a la hora de asignar una variable, ya que este
símbolo es una expresión regular.
3. Caso tres: class es una expresión que sirve para designar funciones que operan al
nivel de clases, por lo que se convierte en un nombre reservado dentro de Python.
Operaciones con números (1)
De acuerdo con los manuales de Python, con este lenguaje se
pueden realizar diversas funciones números enteros, reales y
complejos.
Los primeros son aquellos que positivos o negativos que no tienen
decimales (además del cero).

Los segundos son aquellos que tienen decimales, por lo que en Python
pueden expresarse mediante el tipo float, lo que equivale a decir que son
números de punto flotante.

Finalmente, los terceros son casos de números que se ocupan en
operaciones muy especiales. Esta clase de números no los ocuparemos en
nuestras tareas.

Operaciones con números (2)
De manera resumida, las operaciones que permite realizar
Python son:
Operaciones con cadenas (1)
Particularmente en nuestro curso, lo que nos va a interesar más que
nada es trabajar con cadenas, ya sean de caracteres, de palabras,
de texto, etc. Así, digamos simplemente que una cadena es todo
texto que vaya encerrado entre comillas, ya sean simples o dobles:
Este es un ejemplo simple respecto a cómo podemos asociar cadenas al
nombre de una variable. Así, cualquier proceso que apliquemos a
nuestra variable, se verá reflejado en nuestra cadena.
Operaciones con cadenas (2)
También podemos implementar cadenas más extensas marcándolas
con tres comillas seguidas (“””_texto_”””), lo que nos permite escribir
textos de varias línas. Veamos:
Operaciones con cadenas (3)
Así vista, una cadena no es más que una secuencia de caracteres de
N extensión. Si esto es así, podemos realizar algunas operaciones.
Por ejemplo, podemos concatenar dos cadenas o más usando el
operador +:
Nota: recuerden, nuestras operaciones las aplicamos sobre las variables
designadas, no sobre los objetos representados por tales variables. Podríamos
hacerlo, pero digamos que las variables nos ayudan a ahorrar tiempo y esfuerzo de
una manera significativa.
Operaciones con cadenas (4)
Una cadena está formada de caracteres, los cuales pueden contarse
tanto de izquierda a derecha, como de derecha a izquierda, veamos:
Nota: el recorrido que hacemos en una cadena adquiere valores positivos cuando lo hacemos
de izquierda a derecha (iniciando por el cero), y negativos cuando lo hacemos de derecha a
izquierda (aquí no contamos el cero).
Operaciones con cadenas (5)
¿Qué podemos hacer al recorrer esta cadena? Primero, determinar
qué clase de objeto tenemos, para lo cual ocupamos la instrucción
type; o igual podemos pedirle al intérprete que nos cuente cuántos
caracteres tiene nuestra cadena, para lo cual usamos la instrucción
len. Veamos:
Operaciones con cadenas (6)
Ahora, para hacer el recorrido, e incluso segmentar nuestra cadena,
podemos hacerlo del siguiente modo: usando corchetes [...],
escribimos secuencias de números positivos (0,1,2,3,4,5... N) para
hacer el recorrido hacia la derecha; o negativos (-1,-2,-3,-4,-5... -N),
si vamos hacia la izquierda:
Hay otras operaciones que podemos aplicar al procesamiento de cadenas,
pero las veremos más adelante. Ahora, pasemos a la instalación de NLTK en
sus computadoras.
Instalando NLTK (1)
Como lo comentamos en una de
las láminas, Python es un lenguaje
de programación que trabaja con
librerías, las cuales son útiles para
realizar alguna tarea concreta. En
Python, tenemos varias librerías
útiles para trabajar con
expresiones regulares, análisis
estadísticos, generación de
grafos, etc.
En nuestro curso, la librería con la
que vamos a trabajar se llama
NLTK (Natural Language Tool-Kit),
una librería pensada precisamente
para hacer tratamientos
computacionales con textos.
Instalando NLTK (2)
Al igual que Python, NLTK es un software libre que podemos
descargar en nuestra computadora desde el siguiente sitio:
www.nltk.org
Algunos ya lo conocer, otros quizá les resulte nuevo. En todo caso, la
idea es que, a partir de estas sesiones, ustedes se hagan una mejor
idea sobre lo que es esta librería, y los usos que pueden darle para
sus análisis lingüísticos.
Instalando NLTK (3)
De nuevo, les va a aparecer una ventana con la opción de descarga.
Acepten esta opción, y una vez que hayan guardado el ejecutable en
su máquina, inicien el proceso de instalación dando un click. A
continuación, les saldrá una ventana con la siguiente opción:
Elijan la opción
Install for all users.
Instalando NLTK (4)
Su versión de NLTK es compatible con Python 2.6, aunque al inicio
del proceso les salga esta ventana:
Al igual que como lo
hicimos con Python,
aceptemos siempre
las opciones que nos
presenta NLTK.
Instalando NLTK (5)
Una vez que han oprimido el botón Next de la ventana anterior, NLTK
se instala sin ningún problema en su computadora:
Cuando termine de
instalarse, aparecerá el
botón Finish.
Al oprimirlo, terminarán
el proceso, y ya
estarán listos para
ocupar NLTK.
Instalando NLTK (5)
Junto con NLTK vienen también varias librerías que vamos a requerir
para realizar análisis estadísticos, generación de gráficas, árboles
sintácticos, etc. En concreto:
* Numpy
* PyYaml
Para mayores detalles, vean el sitio WEB:
www.nltk.org/download
Instalando NLTK (6)
Ahora, hagamos una prueba para saber si NLTK se ha cargado
correctamente en nuestra computadora. Usemos la siguiente
instrucción:
Esta instrucción nos trae un repositorio electrónico con una serie de
recursos disponibles para diferentes tareas: corpus lingüísticos,
gramáticas formales, conjuntos de etiquetas, etc. La ventana que
tiene que aparecerles es la siguiente:
Instalando NLTK (7)
Algunas referencias
Para aquellos que quieran aprender más sobre cómo programar en
Python, existen un sinnúmero de manuales libres disponibles en
línea, los cuales pueden consultar desde el sitio de Python:
http://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers
En particular, uno muy bueno es:
How to Think Like a Computer Scientist:
http://openbookproject.net/thinkcs/python/english2e/index.html
Gracias por su atención
Blog del curso:
http://cesaraguilar.weebly.com/curso-deprocesamiento-del-lenguaje-natural.html